Liquid AI に関する報道

Liquid AIがマルチモーダル意思決定モデル「d1-ultra」を発表しました。このモデルは1回のフォワードパス（順伝播）でキャリブレーションされた確率を返し、極めて低い推論コストを実現しており、業界の競争が単なるパラメータ規模の追求から、特定タスクにおける高効率かつ低コストな実装へとシフトしていることを意味しています。

Liquid AIのLFM2.5-24B-A2Bモデルは、オープンソースの24B混合エキスパート推論モデルであり、2B個の活性パラメータを備えています。このモデルは、ローカルエージェント向けに最適化されており、LiveClawスコアは48.09、Apple M5 Maxでのデコード速度は184トークン/秒です。LFM2.5-24B-A2Bモデルのリリースは、ローカルエージェントの開発と応用を推進する可能性があります。

Liquid AIが発表したオープンソースウェイトモデルのd1-3Bおよびd1-omni-600Mは、ゼロ出力トークンのマルチモーダル決定能力を備えており、テキストと画像、またはテキストとオーディオを読み込み、校正された型付きの回答を返します。これらのモデルのアーキテクチャと学習データにより、リアルタイムの決定シナリオへの応用が可能になっています。